Astar_JPS_Pathplanning_in_ROS编译

在ROS中编译Astar_JPS_Pathplanning需要遵循以下步骤：

1. 下载Astar_JPS_Pathplanning源代码

在终端中执行以下命令：

cd <catkin_ws>/src
git clone https://github.com/zhm-real/Astar_JPS_Pathplanning.git

其中`<catkin_ws>`是你的catkin工作空间。

2. 编译

在终端中执行以下命令：

cd <catkin_ws>
catkin_make

这将编译Astar_JPS_Pathplanning和其他任何在catkin工作空间中的软件包。

如果你只想编译Astar_JPS_Pathplanning，可以执行以下命令：

cd <catkin_ws>
catkin_make --pkg Astar_JPS_Pathplanning

3. 运行

在终端中执行以下命令：

roslaunch Astar_JPS_Pathplanning Astar_JPS_Pathplanning.launch

这将启动Astar_JPS_Pathplanning节点并发布路径规划结果。

希望这能帮到你！

相关问题

astar_3d_plan

Astar_3D_Plan 是一个用于三维路径规划的算法，主要用于在三维环境中找到最优路径。该算法是基于A*（A-star）算法的扩展，具有更强的适应性和效果。

Astar_3D_Plan 通过将三维环境建模成一个网格图，将每个网格作为有向图的节点，然后根据启发式函数评估每个节点的代价和优先级。这个启发式函数通常是一个组合了欧几里得距离和代价的综合指标，用于评估节点的优先级。然后 Astar_3D_Plan 逐步探索图中的节点，通过选择具有最低代价的节点进行扩展，并在扩展过程中更新路径和代价。最终目标是找到从起点到终点的最优路径。

与传统的A*算法不同的是，Astar_3D_Plan 还考虑了每个节点的高度信息。因此，它能够在三维环境中检测到和避免障碍物，并找到包括上下起伏的最优路径。对于特定的三维问题，Astar_3D_Plan 可以应用于无人机、机器人、虚拟现实等领域，用于路径规划、导航和模拟等应用。

Astar_3D_Plan 算法的优点是在保证最优性的基础上，能够在较大规模的三维环境中找到高效的路径。它利用启发式函数的评估和使用优先级队列进行搜索，能够快速确定下一步要探索的节点。同时，它也可以根据需要进行扩展、修改和优化，以适应不同的应用场景。

总之，Astar_3D_Plan 是一个用于三维路径规划的算法，通过考虑环境的高度信息，能够找到最优的路径。它在无人机、机器人等领域有着广泛的应用潜力，对于实现智能导航和路径控制具有重要意义。

bash: ./astar_avoid.sh: /bin/bash^M: 解释器错误: 没有那个文件或目录

这个错误通常是由于脚本文件的文本格式问题导致的。在Windows系统中制作的脚本文件在Linux或macOS系统中运行时可能会出现这个问题。

可以尝试使用dos2unix命令将脚本文件转换为Unix格式，使用方法如下：

dos2unix astar_avoid.sh

如果没有安装dos2unix命令，可以先尝试安装，例如在Ubuntu系统中可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install dos2unix

转换完成后再运行脚本文件。